Hive 表引擎

Not supported in ClickHouse Cloud

Hive 引擎允许对 HDFS 中的 Hive 表执行 SELECT 查询。目前支持的输入格式如下：

• Text：仅支持除 binary 外的简单标量列类型

• ORC：支持除 char 外的简单标量列类型；复杂类型仅支持 array 等

• Parquet：支持所有简单标量列类型；复杂类型仅支持 array 等

创建表

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster]
(
    name1 [type1] [ALIAS expr1],
    name2 [type2] [ALIAS expr2],
    ...
) ENGINE = Hive('thrift://host:port', 'database', 'table');
PARTITION BY expr

参阅 CREATE TABLE 查询的详细说明。

表结构可以与原始 Hive 表结构不同：

• 列名应与原始 Hive 表中的列名相同，但可以只使用其中部分列，顺序任意；也可以使用由其他列计算得到的别名列。
• 列类型必须与原始 Hive 表中的列类型相同。
• 分区表达式应与原始 Hive 表保持一致，且分区表达式中使用的列必须在表结构中定义。

Engine 参数

• thrift://host:port — Hive Metastore 地址

• database — 远程数据库名称。

• table — 远程表名称。

使用示例

如何在 HDFS 文件系统中使用本地缓存

我们强烈建议为远程文件系统启用本地缓存。基准测试结果表明，启用缓存后速度几乎提升 2 倍。

在使用缓存之前，请先在 config.xml 中添加相应配置

<local_cache_for_remote_fs>
    <enable>true</enable>
    <root_dir>local_cache</root_dir>
    <limit_size>559096952</limit_size>
    <bytes_read_before_flush>1048576</bytes_read_before_flush>
</local_cache_for_remote_fs>

• enable: 当为 true 时，ClickHouse 在启动后会为远程文件系统（HDFS）维护本地缓存。
• root_dir: 必需。用于存储远程文件系统本地缓存文件的根目录。
• limit_size: 必需。本地缓存文件的最大大小（以字节为单位）。
• bytes_read_before_flush: 控制从远程文件系统下载文件时，在刷新到本地文件系统之前读取的字节数。默认值为 1MB。

使用 ORC 输入格式查询 Hive 表

在 Hive 中创建表

hive > CREATE TABLE `test`.`test_orc`(
  `f_tinyint` tinyint,
  `f_smallint` smallint,
  `f_int` int,
  `f_integer` int,
  `f_bigint` bigint,
  `f_float` float,
  `f_double` double,
  `f_decimal` decimal(10,0),
  `f_timestamp` timestamp,
  `f_date` date,
  `f_string` string,
  `f_varchar` varchar(100),
  `f_bool` boolean,
  `f_binary` binary,
  `f_array_int` array<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
  `day` string)
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_orc'

OK
Time taken: 0.51 seconds

hive > insert into test.test_orc partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_orc;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-11-05 12:38:16.314    2021-11-05    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.295 seconds, Fetched: 1 row(s)

在 ClickHouse 中创建表

ClickHouse 中的一个表，用于从上面创建的 Hive 表中读取数据：

CREATE TABLE test.test_orc
(
    `f_tinyint` Int8,
    `f_smallint` Int16,
    `f_int` Int32,
    `f_integer` Int32,
    `f_bigint` Int64,
    `f_float` Float32,
    `f_double` Float64,
    `f_decimal` Float64,
    `f_timestamp` DateTime,
    `f_date` Date,
    `f_string` String,
    `f_varchar` String,
    `f_bool` Bool,
    `f_binary` String,
    `f_array_int` Array(Int32),
    `f_array_string` Array(String),
    `f_array_float` Array(Float32),
    `f_array_array_int` Array(Array(Int32)),
    `f_array_array_string` Array(Array(String)),
    `f_array_array_float` Array(Array(Float32)),
    `day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://202.168.117.26:9083', 'test', 'test_orc')
PARTITION BY day

SELECT * FROM test.test_orc settings input_format_orc_allow_missing_columns = 1\G

SELECT *
FROM test.test_orc
SETTINGS input_format_orc_allow_missing_columns = 1

Query id: c3eaffdc-78ab-43cd-96a4-4acc5b480658

Row 1:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-04 04:00:44
f_date:               2021-12-03
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-18


1 rows in set. Elapsed: 0.078 sec.

使用 Parquet 输入格式查询 Hive 表

在 Hive 中创建表

hive >
CREATE TABLE `test`.`test_parquet`(
  `f_tinyint` tinyint,
  `f_smallint` smallint,
  `f_int` int,
  `f_integer` int,
  `f_bigint` bigint,
  `f_float` float,
  `f_double` double,
  `f_decimal` decimal(10,0),
  `f_timestamp` timestamp,
  `f_date` date,
  `f_string` string,
  `f_varchar` varchar(100),
  `f_char` char(100),
  `f_bool` boolean,
  `f_binary` binary,
  `f_array_int` array<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
  `day` string)
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_parquet'
OK
Time taken: 0.51 seconds

hive > insert into test.test_parquet partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44))); OK 耗时：36.025 秒

hive > select * from test.test_parquet; OK 1 2 3 4 5 6.11 7.22 8 2021-12-14 17:54:56.743 2021-12-14 hello world hello world hello world true hello world [1,2,3] ["hello world","hello world"] [1.1,1.2] [[1,2],[3,4]] [["a","b"],["c","d"]] [[1.11,2.22],[3.33,4.44]] 2021-09-18 耗时：0.766 秒，获取：1 行记录

#### 在 ClickHouse 中创建表

在 ClickHouse 中创建表,从上面创建的 Hive 表中获取数据:
```sql
CREATE TABLE test.test_parquet
(
    `f_tinyint` Int8,
    `f_smallint` Int16,
    `f_int` Int32,
    `f_integer` Int32,
    `f_bigint` Int64,
    `f_float` Float32,
    `f_double` Float64,
    `f_decimal` Float64,
    `f_timestamp` DateTime,
    `f_date` Date,
    `f_string` String,
    `f_varchar` String,
    `f_char` String,
    `f_bool` Bool,
    `f_binary` String,
    `f_array_int` Array(Int32),
    `f_array_string` Array(String),
    `f_array_float` Array(Float32),
    `f_array_array_int` Array(Array(Int32)),
    `f_array_array_string` Array(Array(String)),
    `f_array_array_float` Array(Array(Float32)),
    `day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_parquet')
PARTITION BY day

SELECT * FROM test.test_parquet settings input_format_parquet_allow_missing_columns = 1\G

SELECT *
FROM test_parquet
SETTINGS input_format_parquet_allow_missing_columns = 1

Query id: 4e35cf02-c7b2-430d-9b81-16f438e5fca9

第 1 行:
──────
f_tinyint:            1
f_smallint:           2
f_int:                3
f_integer:            4
f_bigint:             5
f_float:              6.11
f_double:             7.22
f_decimal:            8
f_timestamp:          2021-12-14 17:54:56
f_date:               2021-12-14
f_string:             hello world
f_varchar:            hello world
f_char:               hello world
f_bool:               true
f_binary:             hello world
f_array_int:          [1,2,3]
f_array_string:       ['hello world','hello world']
f_array_float:        [1.1,1.2]
f_array_array_int:    [[1,2],[3,4]]
f_array_array_string: [['a','b'],['c','d']]
f_array_array_float:  [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]
day:                  2021-09-18

返回 1 行。耗时: 0.357 秒。

使用 Text 输入格式查询 Hive 表

在 Hive 中创建表

hive >
CREATE TABLE `test`.`test_text`(
  `f_tinyint` tinyint,
  `f_smallint` smallint,
  `f_int` int,
  `f_integer` int,
  `f_bigint` bigint,
  `f_float` float,
  `f_double` double,
  `f_decimal` decimal(10,0),
  `f_timestamp` timestamp,
  `f_date` date,
  `f_string` string,
  `f_varchar` varchar(100),
  `f_char` char(100),
  `f_bool` boolean,
  `f_binary` binary,
  `f_array_int` array<int>,
  `f_array_string` array<string>,
  `f_array_float` array<float>,
  `f_array_array_int` array<array<int>>,
  `f_array_array_string` array<array<string>>,
  `f_array_array_float` array<array<float>>)
PARTITIONED BY (
  `day` string)
ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://testcluster/data/hive/test.db/test_text'
Time taken: 0.1 seconds, Fetched: 34 row(s)


hive >  insert into test.test_text partition(day='2021-09-18') select 1, 2, 3, 4, 5, 6.11, 7.22, 8.333, current_timestamp(), current_date(), 'hello world', 'hello world', 'hello world', true, 'hello world', array(1, 2, 3), array('hello world', 'hello world'), array(float(1.1), float(1.2)), array(array(1, 2), array(3, 4)), array(array('a', 'b'), array('c', 'd')), array(array(float(1.11), float(2.22)), array(float(3.33), float(4.44)));
OK
Time taken: 36.025 seconds

hive > select * from test.test_text;
OK
1    2    3    4    5    6.11    7.22    8    2021-12-14 18:11:17.239    2021-12-14    hello world    hello world    hello world                                                                                             true    hello world    [1,2,3]    ["hello world","hello world"]    [1.1,1.2]    [[1,2],[3,4]]    [["a","b"],["c","d"]]    [[1.11,2.22],[3.33,4.44]]    2021-09-18
Time taken: 0.624 seconds, Fetched: 1 row(s)

在 ClickHouse 中创建表

在 ClickHouse 中创建一个表，用于从上述创建的 Hive 表中读取数据：

CREATE TABLE test.test_text
(
    `f_tinyint` Int8,
    `f_smallint` Int16,
    `f_int` Int32,
    `f_integer` Int32,
    `f_bigint` Int64,
    `f_float` Float32,
    `f_double` Float64,
    `f_decimal` Float64,
    `f_timestamp` DateTime,
    `f_date` Date,
    `f_string` String,
    `f_varchar` String,
    `f_char` String,
    `f_bool` Bool,
    `day` String
)
ENGINE = Hive('thrift://localhost:9083', 'test', 'test_text')
PARTITION BY day

SELECT * FROM test.test_text settings input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'\G

SELECT *
FROM test.test_text
SETTINGS input_format_skip_unknown_fields = 1, input_format_with_names_use_header = 1, date_time_input_format = 'best_effort'

查询 ID: 55b79d35-56de-45b9-8be6-57282fbf1f44

第 1 行: ────── f_tinyint: 1 f_smallint: 2 f_int: 3 f_integer: 4 f_bigint: 5 f_float: 6.11 f_double: 7.22 f_decimal: 8 f_timestamp: 2021-12-14 18:11:17 f_date: 2021-12-14 f_string: hello world f_varchar: hello world f_char: hello world f_bool: true day: 2021-09-18